1．は　じ　め　に

　人工知能（AI）は今後，我々の社会にどのように影響を与えるだろうか．囲碁・将棋の世界では，AIを用いた対戦ソフトの出現により，棋士による対戦が意味のないものになると危ぶむ声もあった．しかし現在では，AIの手筋を学ぶことで若手棋士が頭角を現し，棋界は逆に活況を呈しているように思われる．

　囲碁・将棋と同様に，高度な知識と創造性が必要な開発・設計にも，AIの有効活用が期待される．AIによる設計支援に加え，AIが生成した新奇な構造・組成を，開発者が現実世界に適合させることで新しい製品を生み出す―このような次世代の開発スタイルも期待される．また開発者がAIから学んだ知見を逆にAIに反映させることで，両者が成長することも可能だろう．

　AI技術の中でも特に深層学習は，画像・音声などの高い認識性能を上げており，大きな注目を集めている．設計・開発にも深層学習の応用が進んでいる．2．ではその一つの例として，深層学習による最適設計の高速化について紹介する．計算コストの高い電磁界解析を深層ニューラルネットワーク（NN）による特性推定で代替することで，効率的な最適化が可能となる．他の例として，深層NNにより多様な構造を生成し，低次元の潜在空間でそれらの評価を行うことで，最適設計を実現する方法がある．例えば既存の分子化合物データを用い，オートエンコーダを構成する方法がある．これにより実在する分子を潜在空間の点に埋め込み，各点に対応する分子の特性を予測する．更に求める特性を持つ最適解を潜在空間中で探索し，それをデコーダで分子構造に戻す⁽¹⁾．この方法により，従来ない組成の化合物の発見が期待できる．このような生成ネットワークは機械部品のトポロジー最適化にも適用されている⁽²⁾．また，敵対的ネットワークにより生成した構造の適否を判断し，実現可能な構造に絞ることで，効率的に最適解を探索する方法も提案されている⁽³⁾．